from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType

# 读取文件中的数据
f = open('E:/project/Python/day04_动态柱状图/resources/1960-2019全球GDP数据.csv', 'r', encoding='gbk')
data_lines = f.readlines()
f.close()

# 处理读取的数据
data_lines.pop(0)  # 删除第一条数据

# 将字符串数据转成Python数据（字典）
data_dict = dict()
for line in data_lines:
    year = int(line.split(',')[0])
    country = line.split(',')[1]
    gdp = float(line.split(',')[2])
    # 将数据封装到字典中（{year:[[国家,gdp], [国家,gdp]...], year:[[国家,gdp], [国家,gdp]...] ...}）
    try:
        # 当年份已存在就直接使用（目的是将所有年份相同的国家放到一起）
        data_dict[year].append([country, gdp])
    except KeyError:
        # 当为新年份时，就重新创建一个列表，然后追加元素
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append([country, gdp])

# print(data_dict)
# 创建时间线对象
timeline = Timeline({'theme': ThemeType.LIGHT})

# 排序年份
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
    # 取gdp前8的国家（因为国家太多了，有两百多个国家和地区）
    year_data = data_dict[year][0:8]
    x_data = []
    y_data = []
    # 遍历每一年这八个国家的数据，同时赋值x和y轴
    for country_gdp in year_data:
        x_data.append(country_gdp[0])  # x轴为国家
        y_data.append(country_gdp[1] / 100000000)  # y轴为该国gdp

    # 获取柱状图对象，构建柱状图
    bar = Bar()
    # 让高数据在上面
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('GDP(亿)', y_data, label_opts=LabelOpts(position='right'))
    # 反转x和y轴
    bar.reversal_axis()
    # 设置全局配置项
    bar.set_global_opts(
        # 设置每年一个标题
        title_opts=TitleOpts(title=f'{year}年全球前8GDP排行榜')
    )
    # 添加时间点
    timeline.add(bar, str(year))


# 设置自动播放
timeline.add_schema(
    play_interval=500,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)

# 生成动态GDP柱状图
timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")
